Best-Practice für Unternehmen: Wie aus Daten erfolgreiche Geschäftsmodelle werden
Von intelligenten Ausfallprognosen für Fertigungslinien über datenbasiertes Monitoring in Gewächshäusern bis hin zu KI-gesteuerten Handprothesen – anhand von insgesamt 13 Praxisbeispielen aus Mittelstand und Industrie veranschaulicht die Plattform Lernende Systeme in ihrem aktuellen Bericht, wie sich aus Daten neue Geschäftsmodelle entwickeln lassen. Die Untersuchung zeigt: Die Zusammenarbeit und das Teilen von Daten, Technologien und Kompetenzen in Geschäftsnetzwerken sind für Unternehmen künftig unerlässlich, um in einer digitalisierten Wirtschaft wettbewerbsfähig zu bleiben. Noch aber fehlen häufig sowohl die Bereitschaft in vielen Unternehmen als auch eine sichere, vertrauenswürdige Infrastruktur für den Datenaustausch. Die Ergebnisse des Berichts stellten die Plattform Lernende Systeme und acatech bei einem Web-Talk vor.
Nicht erst seit der Corona-Pandemie stehen die Geschäftsmodelle vieler Unternehmen unter Digitalisierungsdruck. Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht es durch die Verknüpfung und Analyse von Daten, Wissen zu generieren, aus dem neue individualisierbare Produkte und Dienstleistungen entstehen. Doch insbesondere der Mittelstand verfügt selten allein über die notwendigen Daten und Technologien, um datengetriebene Geschäftsmodelle zu realisieren. Zudem mangelt es den Organisationen oft an Kompetenzen in den Bereichen Datenanalyse und KI. Eine Kooperation mit Anbietern von Daten, Technologien und digitalen Plattformen kann helfen, das benötigte Wissen innerhalb sogenannter digitaler Ökosysteme aufzubauen und daraus Mehrwert zu schaffen.
„Für die Zukunft unserer Volkswirtschaft ist es essenziell, dass Unternehmen in digitalen Ökosystemen zusammenarbeiten“, sagt Karl-Heinz Streibich, Vorsitzender der Plattform Lernende Systeme und acatech Präsident. „Europäische Unternehmen agieren heute in einem sehr engen Korsett aus Restriktionen, die oftmals auch noch von Land zu Land unterschiedlich sind und so ihren Zugang zu Daten begrenzen. Datenräume von relevanter Größe können nur entstehen, wenn Unternehmen ihre Daten über Betriebs- und Branchengrenzen hinweg austauschen können. Voraussetzung dafür sind sichere, offene europäische Datenräume mit fairen Bedingungen für alle teilnehmenden Unternehmen, sogenannte Common Level Playing Fields.“
Die unternehmensübergreifende Vernetzung von Daten, Technologien und Kompetenzen ist der zentrale Baustein eines digitalen Geschäftsmodells. „Ein erfolgreiches Geschäftsmodell entsteht in diesem komplexen Zusammenspiel von Anbietern, Anwendern und Betreibern aber nur dann, wenn alle Beteiligten auch einen konkreten Mehrwert davontragen. Dazu müssen wir unsere etablierten Produkte mit intelligenten Services anreichern und den Menschen ein neues Nutzenversprechen geben“, sagte Frank Riemensperger, Vorsitzender der Geschäftsführung von Accenture Deutschland und Lenkungskreismitglied der Plattform Lernende Systeme. „In einem der Praxisbeispiele in unserem Bericht erhalten etwa Stromkunden nicht nur die benötigten Kilowattstunden von ihrem Energieversorger, sondern einen transparenten Überblick über den Stromverbrauch ihrer Geräte. In einem anderen Fall profitieren Kfz-Versicherte, weil sie nicht einer durchschnittlich berechneten Police zugeordnet werden, sondern die Versicherung anhand ihres individuellen Fahrstils einen maßgeschneiderten Tarif ermittelt.“
Die in dem Bericht der Plattform Lernende Systeme skizzierten Fallbeispiele zeigen auch die Hürden, die Unternehmen auf dem Weg in die übergreifende Zusammenarbeit häufig nehmen müssen. Neben den hohen regulatorischen Anforderungen an Datenschutz und -sicherheit fehlt vielen Akteuren noch die Bereitschaft, ihre Daten oder Kompetenzen zu teilen. Auch mangelt es oft an der nötigen technischen Infrastruktur und an Standards für den Datenaustausch, so das Ergebnis der Untersuchung.
Die Autorinnen und Autoren empfehlen, im Umgang mit Daten größtmögliche Transparenz herzustellen, um das Vertrauen bei allen Netzwerkpartnern aufzubauen. Als gute Möglichkeiten, Datensicherheit technologisch zu gewährleisten, sehen sie die Auswertung der Daten „On Edge“ direkt am Ort ihrer Erhebung und die Wahl eines europäischen Webhosters, der die Datenhoheit sicherstellt. Beim Aufbau ihrer IT-Infrastruktur sollten die Netzwerkakteure Insellösungen vermeiden und sich stattdessen an Initiativen zur Standardisierung beteiligen.
Der Bericht „Von Daten zur Wertschöpfung: Potenziale von daten- und KI-basierten Wertschöpfungsnetzwerken“ beschreibt 13 Fallbeispiele für erfolgreiche datenbasierte Wertschöpfungsnetzwerke aus unterschiedlichen Branchen wie Industrie, Landwirtschaft, Energieversorgung oder Gesundheitswesen. Das jeweilige Wertschöpfungsnetzwerk wird in einer schematischen Darstellung mit einheitlicher Logik verständlich visualisiert. So werden Parallelen über verschiedene Branchen hinweg sichtbar.
Die vorgestellten Fallbeispiele finden Sie in unserer aktuellen Publikation. Auf der Themenseite werden diese laufend um weitere Praxisbeispiele ergänzt.
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Linda Treugut / Birgit Obermeier
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